近几十年来，随着科学技术的发展和社会的进步，数学在自然科学、社会科学、工程技术和现代管理等领域得到了广泛而深入的应用，使人们逐渐认识到建立数学模型的重要性。
数学模型是使用数学符号系统对真实系统中发生的一类实际问题或现象的（近似）描述。 但是，现实世界的问题往往比较复杂，在从现实中抽象出数学问题的过程中，必须抓住主要因素，忽略次要因素，并进行必要的简化，这样才能通过适当的方法解决抽象得到的数学问题。
一般而言，数学模型是根据现实世界中特定对象的独特内在规律，根据其独特的内在规律，对现实世界中的特定对象进行必要的简化和假设，得到的数学结构。 具体对象设置是指我们想要研究和解决的具体问题;这里的具体目的是指在研究特定对象时要达到的目的，如分析、控制、决策等;这里的数学工具是指数学各个分支和某些数学软件系统的理论和方法;这里的数学结构包括数学关系、数学命题、图形和图表等。
对数学模型进行分类的方法有很多种，以下是一些常用的分类方法。
根据数学模型应用领域的不同，可分为人口模型、交通模型、经济模型、金融模型、环境模型、生态模型、企业管理模型、城市规划模型等。
根据用于建立数学模型的数学方法的不同，可分为初等模型、几何模型、运筹学模型、微分方程模型、概率与统计模型、层次分析过程模型、控制论模型、灰色系统模型等。
根据建立数学模型的目的不同，可分为分析模型、优化模型、决策模型、控制模型等。
根据模型的性能特点，可分为确定性模型和随机模型（前者不考虑随机因素的影响，后者考虑随机因素的影响）。离散模型与连续模型（两者之间的区别在于描述系统状态的变量是离散的还是连续的）;静态模型与动态模型（两者的区别在于：是否要考虑时间因素引起的变化）。
数学模型是理解外部世界和控制的有力工具，对数学模型的分析可以深入了解所研究对象的性质。 而数学建模则是获取模型、求解模型、获得结论、验证结论是否正确的整个过程。 数学建模不仅是借助数学模型研究实际问题的有力工具，而且是从应用的角度控制已建立模型系统行为的有力工具。
特别是随着现代计算技术等技术的飞速发展，数学建模的应用领域得到了极大的扩展，人们越来越意识到数学和数学建模的重要性。 学习，初步掌握数学建模的思想和方法，已成为现代社会每一个人都应该学习的重要内容。
AI助手创作季